import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取房源数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    data = soup.find_all('div', class_='info-panel')
    houses = []
    for item in data:
        house = {
            'title': item.find('div', class_='title').text,
            'price': item.find('div', class_='price').text,
            'area': item.find('div', class_='area').text,
            'link': item.find('a')['href']
        }
        houses.append(house)
    return houses
 
# 分析并可视化数据
def analyze_visualize(houses):
    df = pd.DataFrame(houses)
    # 只保留有价格信息的房源
    df = df[df['price'].notna()]
    # 提取单价并转换为浮点数
    df['unit_price'] = df['price'].str.extract(r'(\d+)\s*元/平').astype('float')
    # 计算总价并转换为浮点数
    df['total_price'] = df['link'].str.extract(r'&(?:totalPrice|money)=(\d+)').astype('float')
    # 绘制单价直方图
    plt.hist(df['unit_price'], bins=50)
    plt.xlabel('Unit Price (元/平米)')
    plt.ylabel('House Counts')
    plt.title('Histogram of Unit Price')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://hz.lianjia.com/ershoufang/anhuigongyu/'
    houses = get_data(url)
    analyze_visualize(houses)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了一个简单的房源数据爬取、分析和可视化的过程。首先，我们定义了一个get_data函数来获取安徽合肥二手房源的数据。接着，在analyze_visualize函数中，我们使用Pandas来处理数据，并使用matplotlib绘制单价直方图，最后在main函数中调用这两个函数来执行整个流程。这个例子展示了如何使用Python进行网页数据爬取和数据分析，是学习网络爬虫和数据可视化的一个很好的起点。

该项目是一个使用SpringBoot框架开发的校园BA篮球网站，包含了前后端的代码。前端主要使用了HTML/CSS/JavaScript以及Vue.js进行开发，后端主要使用了SpringBoot框架以及MyBatis进行开发。

以下是一个简单的代码示例，展示了如何在SpringBoot中创建一个控制器：

package com.example.controller;
 
import com.example.entity.User;
import com.example.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public User register(@RequestBody User user) {
        return userService.register(user);
    }
 
    @GetMapping("/{userId}")
    public User getUserById(@PathVariable("userId") Long userId) {
        return userService.getUserById(userId);
    }
 
    @PutMapping("/{userId}")
    public User updateUser(@PathVariable("userId") Long userId, @RequestBody User user) {
        return userService.updateUser(userId, user);
    }
 
    @DeleteMapping("/{userId}")
    public void deleteUser(@PathVariable("userId") Long userId) {
        userService.deleteUser(userId);
    }
}

在这个示例中，我们定义了一个UserController，它提供了用户的注册、获取、更新和删除的接口。这些接口通过HTTP请求进行交互，并且使用了Spring的注解来简化开发流程。

请注意，该代码仅为示例，实际项目中可能需要更多的功能和逻辑。获取整个项目的源代码和数据库可以通过提供的链接进行。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 爬取网页的函数
def crawl_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取信息的函数
def parse_soup(soup):
    # 假设我们要提取的信息是标题
    title = soup.find('title')
    return title.text if title else None
 
# 主函数，组织爬取和解析的流程
def main():
    url = 'https://www.example.com'  # 替换为你要爬取的网址
    html = crawl_page(url)
    if html:
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        parsed_info = parse_soup(soup)
        if parsed_info:
            print(f"The title of the page is: {parsed_info}")
        else:
            print("No useful data was found.")
    else:
        print("Failed to retrieve the webpage.")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库来爬取网页，以及如何使用BeautifulSoup来解析网页并提取信息。代码中的crawl_page函数负责发送HTTP请求，获取网页内容，而parse_soup函数负责解析HTML并提取需要的数据。最后，main函数组合了这两个功能，并且还增加了错误处理和打印输出。

urllib和urllib3都是Python中用于处理URL的模块，但它们有一些区别。

urllib是Python自带的库，包含了几个用于操作URL的模块。urllib.request用于打开和读取URLs，urllib.parse用于解析URLs，urllib.error包含了由于网络操作产生的异常。

urllib3是一个专门用于HTTP客户端的模块，它提供了更高级的功能，比如并发请求、会话处理等。

以下是使用urllib.request获取网页内容的简单例子：

import urllib.request
 
# 打开一个URL
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')
 
# 读取网页内容
html = response.read()
 
# 解码网页内容（如果网页使用UTF-8编码）
html_decoded = html.decode('utf-8')
 
print(html_decoded)

使用urllib3的例子：

import urllib3
 
# 创建一个PoolManager实例
http = urllib3.PoolManager()
 
# 发送一个GET请求
response = http.request('GET', 'http://www.example.com')
 
# 读取响应内容
html = response.data
 
# 解码内容
html_decoded = html.decode('utf-8')
 
print(html_decoded)

在实际应用中，如果只是需要进行简单的HTTP请求，推荐使用urllib.request。如果需要更高级的功能，比如并发请求、请求重试等，则推荐使用urllib3。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_bilibili_top100(top100_url):
    # 发送请求，获取页面源代码
    response = requests.get(top100_url)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
    # 提取视频封面图片的正则表达式
    cover_regex = re.compile(r'//.*?cover')
 
    # 提取视频源代码的正则表达式
    video_source_regex = re.compile(r'<source src="(.*?)".*?>')
 
    # 遍历页面，查找视频封面图片和视频源
    covers = cover_regex.findall(response.text)
    video_sources = video_source_regex.findall(response.text)
 
    # 输出结果
    for cover, video_source in zip(covers, video_sources):
        print(f"封面图片: {cover}")
        print(f"视频源: {video_source}")
 
# 使用函数
get_bilibili_top100('https://www.bilibili.com/v/popular/rank/type?tab=all')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取B站TOP100视频页面的HTML内容。然后使用BeautifulSoup和正则表达式来提取视频封面图片的URL和视频源的URL。最后，遍历页面中的视频信息，并打印出封面图片和视频源的URL。

要爬取淘宝的商品数据，你可以使用Python的requests和lxml库来实现。以下是一个简单的例子，展示如何获取淘宝商品页面的某些信息：

import requests
from lxml import etree
 
def get_item_info(item_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'your_user_agent',  # 替换为你的User-Agent
    }
    response = requests.get(item_url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        html = response.text
        tree = etree.HTML(html)
        
        # 获取商品标题
        title = tree.xpath('//div[@class="tb-detail-hd"]/h1/text()')[0]
        print(f'商品标题: {title}')
        
        # 获取商品价格
        price = tree.xpath('//div[@class="price"]/strong/text()')[0]
        print(f'商品价格: {price}')
        
        # 获取商品评分
        score = tree.xpath('//div[@class="rate-content"]/@title')[0]
        print(f'商品评分: {score}')
        
        # 获取商品销售量
        sales = tree.xpath('//div[@class="deal-cnt"]/text()')[0]
        print(f'商品销售量: {sales}')
    else:
        print('获取页面失败')
 
item_url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=商品ID'  # 替换为具体的商品ID
get_item_info(item_url)

请注意，你需要替换your_user_agent为你自己的User-Agent，以及将商品ID替换为具体的淘宝商品编号。此外，由于淘宝采取了反爬措施，如果频繁访问，可能需要使用代理和合适的请求头信息，以避免被淘宝服务器封禁。

此代码只是一个简单的示例，实际爬取时你可能需要处理更多的数据和面对更复杂的情况，例如动态加载的数据、登录验证等。

这份354页的Python爬虫学习笔记是一个非常详细的指南，涵盖了网络爬虫的基础知识和高级技术，包括HTTP/HTTPS请求、HTML解析、数据存储、异常处理、异步IO等。

这里我提供一个简单的Python网络爬虫示例，用于抓取本地HTML文件：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 假设本地HTML文件路径为 'example.html'
file_path = 'example.html'
 
# 使用requests库读取本地文件
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    html_content = file.read()
 
# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
 
# 提取所需信息，例如提取所有的段落
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.text)

这个例子展示了如何使用Python的requests库读取本地HTML文件，并使用BeautifulSoup进行解析，提取所有的段落文本。这是爬虫开发中的一个基本操作，实际开发中爬虫可能需要处理更复杂的情况，比如处理动态加载的内容、处理登录验证、处理图片、视频等多媒体内容，以及遵守robots.txt协议和其他网络爬虫的道德规范。

由于篇幅限制，我无法提供完整的源代码。但我可以提供一个核心函数的示例，展示如何使用Python进行微博舆情分析，并提供一些基本的情感分析功能。

import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
 
# 分词并去除停用词
def segment_text(text):
    stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, sep='\t', quoting=3, names=['stopword'])
    cut_text = jieba.cut(text)
    segmented_text = [w for w in cut_text if w not in stopwords['stopword'].values]
    return ' '.join(segmented_text)
 
# 情感分析
def sentiment_analysis(text):
    # 此处应该是情感分析代码，例如使用机器学习或者深度学习模型
    # 返回情感得分，例如正面得分或负面得分
    pass
 
# 主函数
def main():
    # 微博文本数据预处理
    data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据已经存储在CSV文件中
    data['segmented_text'] = data['text'].apply(segment_text)
    data['sentiment_score'] = data['segmented_text'].apply(sentiment_analysis)
 
    # 进行词频分析，主题建模等
    # ...
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例展示了基本的文本预处理流程，包括分词和去停用词，以及一个简化的情感分析函数。实际的系统将需要更复杂的处理，包括从数据库读取数据、进行更深入的自然语言处理、可视化以及使用机器学习等算法来进行情绪分析和舆情识别。

import requests
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line
from pyecharts import options as opts
 
# 获取数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 解析数据
def parse_data(data):
    records = data['records']
    provinces = [record['provinceName'] for record in records]
    confirmed_cases = [record['confirmedCount'] for record in records]
    suspected_cases = [record['suspectedCount'] for record in records]
    cured_cases = [record['curedCount'] for record in records]
    dead_cases = [record['deadCount'] for record in records]
    return provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases
 
# 可视化数据
def visualize_data(provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases):
    # 确诊变异情况柱状图
    bar = Bar()
    bar.add_xaxis(provinces)
    bar.add_yaxis("确诊", confirmed_cases)
    bar.add_yaxis("疑似", suspected_cases)
    bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="变异情况柱状图"))
    bar.render("变异情况.html")
 
    # 累计治愈和死亡情况折线图
    line = Line()
    line.add_xaxis(provinces)
    line.add_yaxis("治愈", cured_cases, is_smooth=True)
    line.add_yaxis("死亡", dead_cases, is_smooth=True)
    line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="治愈与死亡累计折线图"))
    line.render("治愈与死亡.html")
 
# 主函数
def main():
    url = "https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/modules/list?modules=FAutoCountry,WomWorld,AiCountry,WomAboard,CountryOther,OverseaFightForecast,WomAboardForecast,GlobalFight,ChinaFight,FightAroundWorld,FightCountry,FightProvince,FightType,MasksSupplies,FightForecast,FightTips,FightAroundWorldForecast,CountryOtherForecast&_=1615366747766"
    data = get_data(url)
    provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases = parse_data(data)
    visualize_data(provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码使用了pyecharts库来创建图表，并且使用requests库来发送HTTP请求从网络上获取数据。首先定义了一个获取数据的函数，然后解析数据，并定义了一个可视化数据的函数。最后，在主函数中调用这些函数来完成数据的爬取和可视化展示。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time
 
def get_soup(url):
    """
    获取网页内容并返回BeautifulSoup对象
    """
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'From': 'your_email@example.com' # 替换为你的邮箱
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    except requests.RequestException:
        print(f"An error occurred while trying to retrieve {url}")
        time.sleep(5)
 
def extract_links(soup):
    """
    从BeautifulSoup对象中提取新闻链接
    """
    # 根据实际HTML结构修改选择器
    return [link['href'] for link in soup.select('a.news-title') if link.get('href') and re.match(r'^http', link['href'])]
 
def main():
    url = 'http://example.com/news' # 替换为你要爬取的新闻网站
    soup = get_soup(url)
    if soup:
        links = extract_links(soup)
        for link in links:
            print(link)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码提供了一个简单的网络爬虫示例，用于从一个假设的新闻网站中提取新闻链接。在实际应用中，你需要替换'example.com/news'为你要爬取的实际网站，并确保选择器（如'a.news-title'）匹配目标网站的HTML结构。此外，记得遵守网站的robots.txt规则和法律法规，尊重网站版权和隐私政策。